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Speech coding through adaptive combined nonlinear prediction

机译:自适应组合非线性预测的语音编码

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摘要

In this paper we propose a nonlinear predictive speech encoder based on an adaptive combiner with a neural net that weighs the prediction of several nonlinear predictors. Thus, we exploit the advantages of data fusion on a nonlinear prediction scheme, where it appears in a more natural way than for linear predictors. Experimental results reveal that this scheme outperforms the fixed combination (with mean, median, etc. operators) up to 1.5 dB in SEGSNR. (C) 2005 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:在本文中,我们提出了一种基于自适应组合器和神经网络的非线性预测语音编码器,该神经网络对多个非线性预测器的预测进行加权。因此,我们利用数据融合在非线性预测方案上的优势,该方案比线性预测方案以更自然的方式出现。实验结果表明,该方案在SEGSNR方面优于固定组合(均值,中位数等),最高可达1.5 dB。 (C)2005 Elsevier B.V.保留所有权利。

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